从零开始学python（十三）爬虫工程师自动化和抓包-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从零开始学python（十三）爬虫工程师自动化和抓包。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

回顾之前讲述了python语法编程必修入门基础和网络编程，多线程/多进程/协程等方面的内容，后续讲到了数据库编程篇MySQL，Redis，MongoDB篇，和机器学习，全栈开发，数据分析，爬虫数据采集前面没看的也不用往前翻，系列文已经整理好了：
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1.跟我一起从零开始学python（一）编程语法必修
2.跟我一起从零开始学python（二）网络编程
3.跟我一起从零开始学python（三）多线程/多进程/协程
4.跟我一起从零开始学python（四）数据库编程：MySQL数据库
5.跟我一起从零开始学python（五）数据库编程：Redis数据库
6.跟我一起从零开始学python（六）数据库编程：MongoDB数据库
7.跟我一起从零开始学python（七）机器学习
8.跟我一起从零开始学python（八）全栈开发
9.跟我一起从零开始学python（九）数据分析
10.跟我一起从零开始学python（十）Hadoop从零开始入门
11.跟我一起从零开始学python（十一）简述spark
12.跟我一起从零开始学python（十二）如何成为一名优秀的爬虫工程师

本系列文根据以下学习路线展开讲述，由于内容较多，：

从零开始学python到高级进阶路线图

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适用于零基础学习和进阶人群的python资源：

① 腾讯认证python完整项目实战教程笔记PDF
② 十几个大厂python面试专题PDF
③ python全套视频教程（零基础-高级进阶JS逆向）
④ 百个项目实战+源码+笔记
⑤ 编程语法-机器学习-全栈开发-数据分析-爬虫-APP逆向等全套项目+文档文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-626827.html

自动化和抓包专题

一丶selenium采集

之前通过selenium实现过抢演唱会门票，感兴趣的可以看看
通过selenium自动化实现演唱会抢门票

Selenium是一种流行的自动化Web测试工具，它可以模拟人类用户在浏览器中的行为，适合用于构建自动化爬虫。本专题将介绍如何使用Selenium进行自动化爬取，并讲解如何通过抓包获取网页数据。

1.Selenium介绍

Selenium是一种开源的自动化测试工具，它可以模拟人类用户在浏览器中的行为，例如点击链接、填写表单、提交数据等等。Selenium支持多种编程语言的接口，包括Python、Java、JavaScript等等。对于爬虫工程师来说，使用Selenium可以方便地构建自动化爬虫，模拟人类用户在浏览器中的操作，从而获取数据。

2.Selenium的安装

Selenium可以通过pip安装，使用以下命令：

pip install selenium

同时，还需要下载浏览器对应的驱动程序，例如Chrome浏览器需要下载ChromeDriver。ChromeDriver的下载链接如下：

https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads

下载完成后，需要将ChromeDriver放置到系统的PATH环境变量中，这样才能在代码里使用ChromeDriver启动Chrome浏览器。

3.Selenium的基本使用

1.使用Selenium进行自动化爬取，需要进行以下步骤：

引入selenium库：使用Python编写代码时，需要先引入selenium库。

from selenium import webdriver

2.初始化浏览器：

Selenium支持多种浏览器，包括Chrome、Firefox等等。需要通过Selenium提供的API初始化浏览器，并指定浏览器驱动程序的位置。

driver = webdriver.Chrome('D:/chromedriver.exe')

3.打开网页：

使用Selenium的get方法打开一个网页。

driver.get('http://www.baidu.com')

4.操作页面元素：

通过定位页面元素，使用Selenium模拟用户在浏览器中的操作。例如点击链接、填写表单、提交数据等等。

driver.find_element_by_id('kw').send_keys('Python')   # 输入关键字
driver.find_element_by_id('su').click()              # 点击搜索按钮

5.获取数据：

使用Selenium的API获取页面的数据，例如获取页面的HTML源代码、截图等等。

html = driver.page_source    # 获取页面的HTML源代码
driver.save_screenshot('baidu.png')   # 截图并保存

6.关闭浏览器：

当完成所有操作后，需要关闭浏览器。

driver.quit()

4.Selenium的高级用法

除了基本用法，Selenium还提供了多种高级用法，例如使用代理、使用无头浏览器等等。

1.使用代理：

在进行自动化爬取时，有时会需要使用代理，这时可以通过Selenium设置代理。

from selenium.webdriver.chrome.options import Options

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--proxy-server=http://127.0.0.1:8080')    # 设置代理
driver = webdriver.Chrome('D:/chromedriver.exe', chrome_options=chrome_options)

2.使用无头浏览器：

有些网站会检测是否是真实的浏览器访问，这时可以使用无头浏览器，模拟真实的浏览器行为。

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')    # 使用无头浏览器
driver = webdriver.Chrome('D:/chromedriver.exe', chrome_options=chrome_options)

3.使用等待：

当进行自动化爬取时，需要等待网页加载完成，才能进行后续操作。可以使用Selenium提供的等待模块，帮助我们等待网页加载完成。

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver.get('http://www.baidu.com')
element = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, 'kw'))
)    # 等待id为kw的元素加载完成
element.send_keys('Python')
driver.quit()

5.抓包获取数据

除了使用Selenium进行自动化爬取，还可以使用抓包的方式获取网页数据。抓包可以帮助我们分析网页的请求和响应，获取到所需的数据。

常用的抓包工具有Fiddler、Charles等等。以Fiddler为例，介绍如何使用Fiddler进行抓包。

1.下载Fiddler：

Fiddler可以在官网上进行下载，下载链接如下：
https://www.telerik.com/download/fiddler/fiddler4

下载完成后，安装Fiddler，启动Fiddler。

2.设置代理：

在进行抓包时，需要将浏览器的代理设置为Fiddler的代理。在Fiddler的界面中，找到Tools -> Options -> Connections，勾选"Allow remote computers to connect"，并记下Fiddler的IP地址和端口号。

在浏览器中打开代理设置界面，将代理服务器的IP地址和端口号设置为Fiddler的地址和端口号。例如在Chrome浏览器中，代理设置界面可以通过以下地址打开：

chrome://settings/system

勾选"Use a proxy server"，并将"Address"和"Port"分别设置为Fiddler的地址和端口号。

3.抓包获取数据：

打开浏览器，访问需要爬取的网页。在Fiddler的界面中，可以看到浏览器和网站之间的通信数据，其中包含了请求和响应数据。可以通过分析这些数据，找到所需的数据，并提取出来。
通过抓包的方式获取到的数据，通常是JSON格式或者XML格式。可以使用Python的内置库或者第三方库来处理这些数据，从而获取到所需的内容。

总结

在进行自动化爬取时，使用Selenium可以方便地模拟人类用户的操作，从而获取数据。同时，通过抓包的方式，可以分析网页的请求和响应，从而获取到所需的数据。需要注意的是，进行自动化爬取和抓包时，需要遵守相关的法律法规，不得进行违法违规的操作。

二丶pyppeteer采集

Pyppeteer是一个基于Chrome DevTools Protocol的Python库，可以与无头Chrome（Headless Chrome）进行交互，从而实现自动化的浏览器操作和网页抓取。本文将详细介绍如何使用Pyppeteer进行爬虫和自动化任务。

Pyppeteer的安装可以通过pip进行：

pip install pyppeteer

安装完成后，可以新建一个Python脚本，导入pyppeteer库并创建一个异步的浏览器对象：

import asyncio
from pyppeteer import launch

async def main():
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    # 程序的主要逻辑写在这里

    await browser.close()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

有了浏览器对象后，就可以开始执行各种浏览器操作了。下面是一些常见操作的示例：

1.打开指定的网址：

await page.goto('https://www.example.com')

2.获取页面的HTML内容：

html = await page.evaluate('document.documentElement.outerHTML')

3.在表单中填写内容并提交：

await page.type('#username', 'my_username')
await page.type('#password', 'my_password')
await page.click('#submit')

4.等待页面加载完毕：

await page.waitForNavigation()

5.截屏保存页面快照：

await page.screenshot({'path': 'screenshot.png'})

在进行网页抓取时，有时候会需要模拟用户的交互，比如点击按钮、滚动页面、获取特定元素的文本内容等等。Pyppeteer也提供了丰富的API来实现这些功能。例如，要点击页面上的一个按钮：

await page.click('#my_button')

要获取特定元素的文本内容：

element = await page.querySelector('#my_element')
text_content = await element.evaluate('(element) => element.textContent')

Pyppeteer也支持处理文件上传、处理JavaScript弹窗、执行自定义JavaScript代码等高级功能。具体使用方法可以参考Pyppeteer的官方文档。

同时，由于Pyppeteer是基于Chrome DevTools Protocol开发的，所以可以通过抓包工具分析浏览器的网络请求，从而拿到网页的请求和响应信息。一个常用的抓包工具是Fiddler，可以用来监听浏览器和网站之间的通信，并查看请求和响应的详细内容。

Pyppeteer提供了与Fiddler等抓包工具配合使用的功能。可以通过调用pyppeteer.connection.Connection类的from_browser_wse方法，传入Fiddler的WebSocket代理地址，实现Pyppeteer与Fiddler的通信。

import pyppeteer.connection

pyppeteer.connection.Connection.from_browser_wse(f'ws://127.0.0.1:8866/devtools/browser/{browser.browserWSEndpoint.lstrip("ws://")}')

这样，通过Fiddler就可以查看Pyppeteer与浏览器之间的通信，并捕获请求和响应数据。

总结一下，Pyppeteer是一个方便的Python库，可以实现自动化的浏览器操作和网页抓取。它提供了丰富的API，可以模拟用户的交互行为，处理文件上传、JavaScript弹窗等高级功能，并通过抓包工具分析网络请求和响应数据，方便获取网页内容和进行其他进一步的处理。

pyppeteer请求实战案例

当使用Pyppeteer进行异步请求时，可以利用Python的异步编程特性（如asyncio和await）来实现高效的自动化任务和抓包功能。在本次实战中，我们将详细解释如何使用Pyppeteer进行异步请求，并提供一个示例项目供参考。

1.安装Pyppeteer：
首先，确保你已安装Python和pip。然后在命令行中运行以下命令来安装Pyppeteer：

pip install pyppeteer

2.导入所需的模块和库：
创建一个新的Python脚本，并导入所需的模块和库：

import asyncio
from pyppeteer import launch

3.定义异步函数：
在脚本中创建一个异步函数，用于异步请求的操作：

async def fetch_data(url):
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto(url)
    content = await page.content()
    await browser.close()
    return content

在这个示例中，我们定义了一个名为fetch_data的异步函数，它接收一个URL参数，并使用Pyppeteer来打开和渲染该URL页面。然后，我们使用await关键字等待页面的加载和渲染完成，并使用page.content()方法获取页面的内容。最后，我们关闭浏览器并返回页面的内容。

4.调用异步函数：
创建一个主函数，并在其中调用异步函数：

async def main():
    url = 'https://example.com'
    content = await fetch_data(url)
    print(content)

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

在这个示例中，我们定义了一个名为main的异步函数，在其中设置要请求的URL，并通过await关键字调用fetch_data函数来获取页面内容。最后，我们使用print语句将内容打印在控制台上。

5.运行脚本：

在命令行中运行脚本，你将看到获取到的页面内容被打印在控制台上。

这是一个简单的使用Pyppeteer进行异步请求的项目实战详解。通过灵活运用Pyppeteer的异步特性，你可以实现更复杂和高效的自动化任务和抓包功能。你可以根据具体需求，进一步扩展和优化这个示例，以满足不同的项目需求。注意，Pyppeteer还提供了其他功能和API，如模拟用户交互、处理页面元素、执行JavaScript代码等等。在实际项目中，你可以根据需要使用这些功能来完成更多的任务

三丶Charles抓包

Charles是一款流行的网络抓包工具，广泛应用于PC端爬虫工程师的自动化和抓包任务中。它可以截获网络请求和响应数据，帮助开发者分析和调试网络通信。下面是Charles抓包的详细解释和使用方法：

1.下载和安装Charles：

首先，你需要在官方网站上下载并安装Charles。官方网站地址为：https://www.charlesproxy.com/

2.配置网络代理：

安装完成后，打开Charles并配置网络代理。在Charles的菜单栏中选择"Proxy"，然后点击"Proxy Settings"。在弹出的窗口中，选择"HTTP Proxy"选项，将端口设置为8888（默认端口），并确保"Enable macOS proxy"或"Enable Windows proxy"选项被选中。保存设置并关闭窗口。

3.SSL代理配置（可选）：

如果你需要抓取HTTPS请求的数据，你还需要在Charles中配置SSL代理。在Charles的菜单栏中选择"Help"，然后点击"SSL Proxying"，并选择"Install Charles Root Certificate"。根据操作系统的不同，你可能需要输入管理员密码来完成证书安装。完成后，Charles就可以解析和显示HTTPS请求的数据。

4.启动代理：

在配置完成后，点击Charles的"Proxy"菜单并将"Proxy"选项打开，表示Charles的代理功能已启动。

5.手机端代理设置（可选）：

如果你需要抓取手机端的请求数据，你还需要在手机设置中将代理设置为Charles的IP地址和端口。IP地址通常为运行Charles的计算机的IP地址，端口为8888（默认端口）。在手机上打开设置，进入Wi-Fi或移动网络选项，找到当前所连接的网络，点击进入高级设置，然后将代理设置为Charles的IP地址和端口。

6.开始抓包：

在Charles中，你将看到请求和响应数据的列表。要开始抓包，你可以在Charles窗口的左上方的"Record"按钮上点击。点击后，Charles将开始记录网络请求和响应数据。

7.分析抓包结果：

当网络请求和响应发生时，Charles会显示在其窗口中。你可以通过点击每个请求来查看其详细信息，包括请求头、响应头、请求体、响应体等。

8.过滤和定位请求：
如果你的抓包结果非常庞大，你可以使用Charles的过滤功能来找到特定的请求。你可以按照URL、域名、请求方法等进行过滤，以便更方便地定位到你感兴趣的请求。

9.修改请求和响应：

Charles还允许你修改请求和响应数据，以便进行调试和测试。你可以通过右键点击特定请求，并选择"Edit"来修改其请求和响应数据。

10.保存和导出抓包结果：

Charles允许你保存整个会话的抓包结果，并可以导出为Har文件或其他格式进行进一步的分析和处理。

通过上述步骤，你可以开始使用Charles进行抓包并分析网络请求和响应数据。它为PC端爬虫工程师提供了丰富的工具和功能，帮助他们进行自动化任务和网络调试。请注意，合法合规的使用Charles以及尊重网站的使用条款和隐私政策非常重要。

Charles替换CSS和JS文件

在PC端爬虫工程中，Charles是一款非常强大的抓包工具，能够助力开发人员进行网络请求的抓取、修改以及响应的重放等操作。在抓包过程中，有时我们需要替换CSS和JS文件，以便在分析和测试中进行一些定制化的操作。下面是详细的步骤：

步骤一：安装和配置Charles

下载并安装Charles。你可以从官方网站（https://www.charlesproxy.com/）下载适合你操作系统的版本，并按照安装向导进行安装。
配置浏览器代理。启动Charles后，在浏览器中配置代理，将代理设置为Charles所在的IP地址和端口（默认端口为8888）。这样可以确保所有的浏览器请求都通过Charles进行中间人代理。

步骤二：设置替换规则

打开Charles主界面后，点击“Tools”菜单，选择“Map Local…”。
在“Map Local”对话框中，点击“Add”按钮添加一个新的映射规则。
在映射规则中，填写要映射的远程URL和本地文件的路径。远程URL是指要替换的CSS或JS文件的网络路径，本地文件路径是指你准备替换的本地文件路径。点击“Browse”按钮来选择本地文件。

步骤三：应用更改并验证

确保你已经完成了所有的替换规则并保存了它们。
在浏览器中访问包含被替换文件的网页。Charles会中间人代理该请求并返回替换后的文件。
在Charles的主界面中，可以点击“Sequence”选项卡查看正在进行的请求。找到相应的请求，可以通过右键单击和选择“Save Response…”来保存响应文件。
检查网页以确认CSS或JS文件已被成功替换。你可以通过查看源代码、开发者工具或网页效果的变化来验证替换的结果。

需要注意的是，Charles只会在请求被重定向到代理的情况下才会生效，所以你可能需要在浏览器中配置代理以确保请求能够经过Charles。

使用Charles进行CSS和JS文件的替换可以帮助你在开发和测试过程中进行一些定制化的操作，比如替换特定的CSS样式或JS代码，从而实现一些特定的测试需求。

四丶mitmproxy

mitmproxy脚本编写-数据截取-代理响应

当涉及到PC端爬虫工程师的自动化和抓包专题时，mitmproxy是一个常用的工具，它可以作为中间人攻击（Man-in-the-Middle）的代理服务器，用于截取和修改客户端和服务器之间的通信数据。在此基础上，您可以使用mitmproxy的脚本编写功能来实现数据截取和代理响应的自动化处理。

下面是一些基本步骤来编写mitmproxy脚本以实现数据截取和代理响应的自动化：

1.安装mitmproxy：您可以从mitmproxy官方网站

（https://mitmproxy.org/）下载并安装mitmproxy，根据您的操作系统选择合适的版本。

2.创建脚本文件：使用文本编辑器创建一个Python脚本文件，例如mitmproxy_script.py。

3.导入必要的模块：您的脚本需要导入mitmproxy、http和netlib等模块，可以使用类似以下的代码进行导入：

from mitmproxy import ctx, http
from mitmproxy.net import encoding

4.编写脚本逻辑：在脚本文件中，您可以定义各种回调函数来处理请求和响应。下面是几个常用的回调函数：

request(flow: http.HTTPFlow)：处理每个请求流（Flow），您可以在此函数中访问和修改请求的信息。
response(flow: http.HTTPFlow)：处理每个响应流（Flow），您可以在此函数中访问和修改响应的信息。

5.实现数据截取和代理响应逻辑：在相应的回调函数中，您可以编写代码来实现数据截取和代理响应的逻辑。以下是一些示例代码片段：

def request(flow: http.HTTPFlow):
    # 检查请求是否符合条件
    if 'example.com' in flow.request.host:
        # 获取请求数据
        request_data = flow.request.content
        # 进行相应处理
        ...

def response(flow: http.HTTPFlow):
    # 检查响应是否符合条件
    if 'example.com' in flow.request.host:
        # 获取响应数据
        response_data = flow.response.content
        # 进行相应处理
        ...

在上述代码片段中，您可以使用flow.request和flow.response对象来获取请求和响应的相关信息，例如URL、请求头、请求体、响应状态码、响应头和响应体等。

6.运行mitmproxy脚本：使用命令行工具进入到脚本文件所在的目录，并运行以下命令来启动mitmproxy并加载您的脚本：

mitmproxy -s mitmproxy_script.py

此命令将启动mitmproxy，并将您的脚本作为参数传递给它。mitmproxy将开始监听网络流量，并在请求和响应时调用相应的回调函数。

通过以上步骤，您可以编写mitmproxy脚本来实现数据截取和代理响应的自动化。您可以根据具体的需求和场景进一步定制和优化脚本逻辑。
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适用于零基础学习和进阶人群的python资源：

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④ 百个项目实战+源码+笔记
⑤ 编程语法-机器学习-全栈开发-数据分析-爬虫-APP逆向等全套项目+文档

到了这里，关于从零开始学python（十三）爬虫工程师自动化和抓包的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！